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# Korean LLM 1B parameters — FP8 변형 (B200 TransformerEngine 네이티브)
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# [최적화 근거 — 2026-02-25]
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# - 데이터: korean_train.bin 8.91B tokens
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# - max_steps 34000 = 4 에포크 (Muennighoff 2023: 4에포크 초과 시 val loss 상승)
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# * 기존 200k steps = 23.5 에포크 → 오버피팅 위험, compute 낭비
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# - lr=2e-4: GPT-3 1.3B 기준과 정확히 일치 (변경 없음)
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# - eff_batch=1.05M: GPT-3 1.3B 기준과 일치 (변경 없음)
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# - warmup 2000 = 34k의 5.9% (기존 4000 = 11.8%로 과도했음)
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# - save/eval 간격 단축: 34k steps 기준 더 촘촘한 체크포인트 필요
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# - compile_model: false (TE 2.10 graph break 위험, 안정성 우선)
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# 실행: bash scripts/launch_korean_1b.sh
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model:
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vocab_size: 64000
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d_model: 2048
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n_layers: 24
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n_heads: 16
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n_kv_heads: 4 # GQA 4:1 (K/V 파라미터 75% 절감)
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d_ffn: 5472 # 16배수 (FP8 alignment 충족)
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max_seq_len: 4096
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rope_theta: 500000.0
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dropout: 0.0
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bias: false
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use_flash_attn: true
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use_fp8: true # TransformerEngine MXFP8BlockScaling (B200 네이티브)
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train:
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# 34k steps × 1,048,576 tok/step = 35.6B tokens = 4 에포크 (8.91B 데이터 기준)
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max_steps: 34000
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batch_size: 8 # per GPU: 8 × 4096 = 32,768 토큰 | VRAM 30.8% 사용 (192GB)
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grad_accum_steps: 4 # eff_batch: 8 × 8GPU × 4 × 4096 = 1,048,576 tok/step
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lr: 2.0e-4 # GPT-3 1.3B 기준 최적값과 정확히 일치
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weight_decay: 0.1
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warmup_steps: 2000 # 34k steps의 5.9% — 기존 4000은 11.8%로 과도
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max_grad_norm: 1.0
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log_interval: 10
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save_interval: 500 # 34k steps 기준 ~70 체크포인트 (기존 1000은 너무 듬성)
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eval_interval: 200 # val loss 조기 이상 감지용
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use_amp: false # fp8_autocast가 대체 (torch.autocast 불필요)
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compile_model: false # TE 2.10 + DDP graph break 위험
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fp8_amax_history_len: 16
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fp8_amax_compute_algo: "max"
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fp8_format: "MXFP8" # B200 Blackwell 네이티브 블록 스케일링
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tokenizer:
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vocab_size: 64000
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type: sentencepiece_unigram
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